r - 如何添加 4 个组以制作具有均值线段的分类散点图？

Question

我想为 R studio 中的数据集制作这种图表(图表图片引用:帖子，使用 R 中的 ggplot2 进行平均分段的分类散点图)，但是我不知道如何添加我的组， x 轴和 Y 轴上的比例大于一。

这是我在 Windows PC 中保存为 cvs 文件的数据:

GROUP A 
22.51506233
21.86862564
21.20981979
21.44734764
21.45001411
19.99370003
GROUP B
18.95846367
20.99542427
20.96941566
21.49574852
21.18944359
21.88916016
19.47029114
19.50328064
GROUP C
20.76145554
19.29909134
21.62098885
26.1908226
21.95579529
20.79806519
24.57015228
22.81287003
21.68307304
GROUP D
20.89354706
20.52819443
22.62171173
21.20273018
20.35452652
20.89900398
21.66306114
19.66979218
19.77578926
19.31722832
21.89787102
20.92485237
20.60872269
19.97720909
21.31039047
21.76075363
22.42200661
22.59609222
21.5938015
22.24318123
22.26913261
21.67864227
18.97455406
21.47759438

以下是所需的详细信息:

我没有尝试过图形代码，我只是看视频来学习 R，但不幸的是我没有获得正确的代码来制作这样的图形。图表的链接是 Categorical scatter plot with mean segments using ggplot2 in R

我的数据在 Excel 中，我将其保存为 CVS 格式，然后导入到 Rstudio 中。它在我的 R 窗口中存储为 BCL6.DATAcvs 。我读的文件如下，每组一列，有 4 组，每组有不同数量的值，例如 A 有 6 个值，B 有 8 个值，C 有 9 个值，D 有 24 个值。

summary(BCL6.DATAcvs)
       A               B               C               D        
 Min.   :19.99   Min.   :18.96   Min.   :19.30   Min.   :18.97  
 1st Qu.:21.27   1st Qu.:19.50   1st Qu.:20.80   1st Qu.:20.48  
 Median :21.45   Median :20.98   Median :21.68   Median :21.26  
 Mean   :21.41   Mean   :20.56   Mean   :22.19   Mean   :21.11  
 3rd Qu.:21.76   3rd Qu.:21.27   3rd Qu.:22.81   3rd Qu.:21.80  
 Max.   :22.52   Max.   :21.89   Max.   :26.19   Max.   :22.62  
 NA's   :18      NA's   :16      NA's   :15

请指导我如何制作此图表。

Answer 1

假设您有一个 group 列和一个 value 列，让我们首先重建您的数据:

A <- data.frame(group="A", value=c(22.51506233,21.86862564,21.20981979,21.44734764,21.45001411,19.99370003))
B <- data.frame(group="B", value=c(18.95846367,20.99542427,20.96941566,21.49574852,21.18944359,21.88916016,19.47029114,19.50328064))
C <- data.frame(group="C", value=c(20.76145554,19.29909134,21.62098885,26.1908226,21.95579529,20.79806519,24.57015228,22.81287003,21.68307304))
D <- data.frame(group="D", value=c(20.89354706,20.52819443,22.62171173,21.20273018,20.35452652,20.89900398,21.66306114,19.66979218,19.77578926,19.31722832,21.89787102,20.92485237,20.60872269,19.97720909,21.31039047,21.76075363,22.42200661,22.59609222,21.5938015,22.24318123,22.26913261,21.67864227,18.97455406,21.47759438))
df <- rbind(A,B,C,D)

现在您可以使用以下命令制作分组散点图:

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=group, y=value, color=group)) +
  geom_point(size=4, alpha=0.7, position=position_jitter(w=0.1, h=0)) +
  stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape=23, color="black", aes(fill=group), size=4) +         
  stat_summary(fun.ymin=function(x)(mean(x)-sd(x)), 
               fun.ymax=function(x)(mean(x)+sd(x)),
               geom="errorbar", width=0.1) +
  theme_bw()

结果:

所用参数的解释:

我将 alpha=0.7 与 position=position_jitter(w=0.1, h=0) 结合使用来区分这些点。 alpha 设置透明度，其值介于 0(完全透明)和 1(不透明)之间。

使用position_jitter，您可以稍微更改点的位置。这是在精确点的某些边界内随机完成的。这样做的原因是有些点是重叠的。通过使用 position=position_jitter() 您可以使重叠点更加明显。边界是使用 w 和 h 参数设置的。通过在 position_jitter 中设置 h=0，您可以确保位置变化仅在水平方向发生，垂直位置与实际值完全相同。为了查看效果，请运行不带 position=position_jitter(w=0.1, h=0) 部分的代码，并将其与上图进行比较。

theme_bw() 将绘图布局设置为黑/白布局，而不是使用灰色背景。

有关这几个部分的更多信息:geom_point , stat_summary , geom_errorbar和 theme() 。有关点形状的更多信息，只需在控制台中输入 ?pch 即可。